Conforme os cosmologistas ponderam sobre o universo - e outros universos possíveis - os dados disponíveis para eles são tão complexos e vastos que pode ser extremamente difícil para os humanos compreenderem sozinhos.

Ao aplicar os princípios científicos usados ​​para criar modelos para a compreensão da biologia celular e da física para os desafios da cosmologia e big data, Os pesquisadores de Cornell desenvolveram um algoritmo promissor para mapear um conjunto multifacetado de probabilidades.

O novo método, que os pesquisadores usaram para visualizar modelos do universo, pode ajudar a resolver alguns dos maiores mistérios da física, como a natureza da energia escura ou as características prováveis ​​de outros universos.

"A ciência funciona porque as coisas se comportam de maneira muito mais simples do que têm o direito de, "disse James Sethna, professor de física e autor sênior de "Visualizando modelos probabilísticos com análise intensiva de componentes principais, "que foi publicado online em 24 de junho no Proceedings of the National Academy of Sciences . "Coisas muito complicadas acabam gerando um comportamento coletivo bastante simples."

Este, ele disse, é porque nem todos os fatores em um sistema são significativos. Por exemplo, milhões de átomos podem estar envolvidos em uma colisão física, mas seu comportamento é determinado por um número relativamente pequeno de constantes. Dados sobre o universo coletados por poderosos telescópios, Contudo, tem tantos parâmetros que pode ser um desafio para os pesquisadores descobrir quais medições são mais importantes para revelar insights.

O algoritmo - desenvolvido pela primeira autora Katherine Quinn, EM. '16, Ph.D. '19 - permite aos pesquisadores imaginar um grande conjunto de probabilidades para procurar padrões ou outras informações que podem ser úteis - e fornece a eles uma melhor intuição para a compreensão de modelos e dados complexos.

"Como temos conjuntos de dados muito maiores e melhores, com terabytes e terabytes de informações, fica cada vez mais difícil entendê-los, "Quinn disse." Uma pessoa não pode simplesmente sentar e fazer isso. Precisamos de algoritmos melhores que possam extrair o que nos interessa, sem ser informado sobre o que procurar. Não podemos simplesmente dizer, 'Procure universos interessantes.' Este algoritmo é uma forma de desemaranhar informações de uma forma que pode revelar a estrutura interessante dos dados. "

Para complicar ainda mais a tarefa dos pesquisadores foi o fato de que os dados consistem em intervalos de probabilidades, em vez de imagens ou números brutos. "É um problema mais complicado de lidar, "Quinn disse.

A solução deles aproveita as diferentes propriedades de distribuições de probabilidade para visualizar uma coleção de coisas que podem acontecer. Além da cosmologia, o modelo deles tem aplicativos para aprendizado de máquina e física estatística, que também funcionam em termos de previsões.

Para testar o algoritmo, os pesquisadores usaram dados do satélite Planck da Agência Espacial Europeia, e estudou com o co-autor Michael Niemack, professor associado de física, cujo laboratório desenvolve instrumentos para estudar a formação e evolução do universo por meio da medição da radiação de microondas. Eles aplicaram o modelo a dados sobre a radiação cósmica de fundo em micro-ondas - radiação que sobrou dos primeiros dias do universo.

O modelo produziu um mapa que descreve as possíveis características de diferentes universos, do qual nosso próprio universo é um ponto. Este novo método de visualizar as qualidades de nosso universo destaca a estrutura hierárquica do modelo dominado por energia escura e matéria escura que se ajusta tão bem aos dados cósmicos de fundo em microondas. Embora a estrutura não seja surpreendente, essas visualizações apresentam uma abordagem promissora para otimizar medições cosmológicas no futuro, Disse Niemack.

Próximo, os pesquisadores tentarão expandir essa abordagem para permitir mais parâmetros para cada ponto de dados. O mapeamento de tais dados pode revelar novas informações sobre o nosso universo, outros universos possíveis ou energia escura - que parece ser a forma dominante de energia em nosso universo, mas sobre a qual os físicos ainda sabem pouco.

"Usamos apenas modelos rudimentares para explicar o que poderia ser a energia escura, ou como poderia estar evoluindo com o tempo, "Niemack disse." Há uma série de parâmetros diferentes que podem ser adicionados aos modelos, e então poderíamos visualizá-los e decidir quais são as medidas importantes a serem priorizadas, para tentar entender qual modelo de energia escura descreve melhor o nosso universo. "